ბოლო რამდენიმე წელია ხელოვნური ინტელექტი ჩვენს ყოველდღიურ საქმიანობაში აქტიურად შემოიჭრა, ყველაზე მნიშნელოვანი წინსვლა კი ბუნებრივი ენის დამუშვების მიმართულებით გვაქვს. Large Language model-ი გახდა ერთგვარი დომინანტური ძალა, რომელმაც საშუალება მოგვცა მანქანებთან ადამიანური ენით გველაპარაკა. დიდი ენობრივი მოდელები (LLM) ძირითდად გამოიყენება ტექსტის დამუშავებისას და დღეს მას ყველგან ვიყენებთ. ChatGPT არის ყველაზე ცნობილი ინსტრუმენტი, რომელიც იყენებს LLM-ს, მაგრამ არსებობს უამრავი სხვა ჩატბოტი და ტექსტის გენერატორი რომლებიც სხვდასხვა ენობრივ მოდელს იყენებენ – მათ შორის Google Bard, Anthropic’s Claude, Writesoni, Jasper და ა.შ.
რა არის დიდი ენობრივი მოდელი (LLM)
Large Language Models არის მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, რომლებიც იყენებენ უზარმაზარ რაოდენობის მონაცემებსა და დახვეწილ ალგორითმებს ადამიანის ენის გასაგებად და შესაბამისი უკუკავშირის გენერირებისთვის.
ისინი ამუშავებენ ჩვენს მოთხოვნებს და შემდეგ ქმნიან ჩვენთვის, ადამიანებისთვის გასაგებ პასუხებს, LLM-ზე შექმნილი ჩეთბოტები არ ეძებენ საკვანძო სიტყვებს ჩვენს შეკითხვებში და მათზე დაყრდნობით შაბლონურ პასუხებს არ გვთავაზობენ, არამედ ისინი სრულად აანალიზებენ ჩვენი კითხვის შინაარსს და ცდილობენ სათანადოდ გვიპასუხონ. სწორედ ამიტომ, დიდი ენობრივი მოდელების გამოყენება აქტიურად დაიწყეს მომხმარებელთა შეკითხვებზე პასუხების გასაცემად, მარკეტინგული მასალების დასაწერად, შეხვედრის შენიშვნებისა შესაჯამებლად და ა.შ.
ისინი იყენებენ ღრმა სწავლების ტექნიკას, ქმნიან ნეირონულ ქსელებს, რომლებიც საშუალებას აძლევს მათ დაამუშავონ და ისწავლონ დიდი რაოდენობით ტექსტური მონაცემები.
როგორ მუშობს LLM?
დიდი ენობრივი მოდელების პირველი ვერსიები, როგორიცაა მაგალითდ GPT-1, დიდი ინტერაქციით არ გამოირჩეოდნენ, მათ არ შეეძოთ დიდი რაოდენობით სიტყვების გენერირება, შესაბამისად რამდენიმე წინადადდების შემდეგ ვეღარ აგრძელებდნენ საუბარს. დღევანდელ LLM-ებს, როგორიცაა GPT-4, შეუძლიათ ათასობით სიტყვის გამოყენება.
ამ წერტილამდე მისასვლელად საჭირო გახდა დიდი მონაცემების დამუშვება და შესწავლა. სხავადასხვა ენობრივი მოდელები სხვადასხვა დამუშავებით მეთოდს იყენებს, მაგრამ ძირითადი განსხვავება არის იმაში, თუ რამდენად უფრთხილდებიან დეველოპერები ინტერნეტში არსებულ მონაცემებს და მათ საკუთრების უფლებას, მოდელების უმეტესობა მთლიანად ამუშავებს ინტერნეტში ხელმისაწვდომ ყველა ტიპის ინფორმაცია – სწორედ ამიტომ, დიდ ენობრივ მოდელებს შეუძლიათ შექმნან ტექსტები და საკმაოდ დამაჯერებლად ისაუბრონ სხავდასხვა თემებზე.
დამუშავებული მონაცემებიდან, ენობრივი მოდელები აკავშირებენ ერთმანეთს სხვადასხვა სიტყვებს მაღალი განზომილებიანი ვექტორების გამოყენებით, ამის შემდეგ ყველაფერი ძალიან რთულდება და მათემატიკა ხდება, შედეგად ვიღებთ იმას, რომ თითოეულ დამუშვებულ სიტყვას (ტოკენს) ენიჭება თავისი ID, მსგავსი ტოკენები ჯგუფდება ერთად და საბოლოოდ იქმნება ადამიანის ტვინის მსგავსად მომუშვე ნეირონული ქსელი – ეს წარმოადგენს ყველა LLM-ის ბირთვს
თავის მხრივ ნეირონულ ქსელს აქვს შემავალი, გამომავალი და მრავალი ფარული ფენა, თითოეულს აქვს მრავალი კვანძი. სწორედ ეს კვანძები უზრუნვეყოფენ რა სიტყვები უნდა დაკავშირდეს ერთმანეთთან – მაგალითად თუ შემევალ ფენაში წარმოიშვა სიტყვა “Apple”, ნეირონულ ქსელს მოუწევს გადაწყვიტოს რა უნდა მოჰქვეს ამ სიტყვას – “Mac”, “iPad”, “pie” ან “crumble” ან რაიმე სრულიად სხვა. როდესაც ვსაუბრობთ იმაზე, თუ რამდენი პარამეტრი აქვს LLM-ს, ჩვენ ძირითადად ვადარებთ რამდენი ფენა და კვანძია ფუძემდებლურ ნეირონულ ქსელში. ზოგადად, რაც უფრო მეტი კვანძია, მით უფრო რთულია ტექსტის გაგება და გენერირება.
რისთვის გამოიყენება დიდი ენობრივი მოდელი?
დიდი ენობრივი მოდელების დამუშავება მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს სხვადასხვა NLP ამოცანების შესრულებას. კონტექსტის გაგების და თანმიმდევრული, კონტექსტურ შესაბამისი ტექსტის გენერირების უნარმა გახსნა ახალი შესაძლებლობები ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა ჩეტბოტები, ვირტუალური ასისტენტები და ტექსტის გენერირების სხვადასხვა ხელსაწყოები.
ქვემოთ მოცემულია იმ დავალებების არასრული ჩამონათვალი, რისთვისაც LLM გამოიყენება:
- ზოგადი დანიშნულების ჩეთბოტები (როგორიცაა ChatGPT და Google Bard)
- მომხმარებელთა მომსახურების ჩეთბოტები, რომლებიც გაწვრთნილი არიან თქვენი ბიზნესის დოკუმენტებსა და მონაცემებზე
- ტექსტის თარგმნა ერთი ენიდან მეორეზე
- ტექსტის გადაქცევა კომპიუტერულ კოდში, ან ერთი ენა მეორეში
- სოციალური მედიის პოსტების, ბლოგის პოსტების და სხვა მარკეტინგული მასალების გენერირება
- განწყობის ანალიზი
- ნაწერის გასწორება და რედაქტირება
- Მონაცემთა ანალიზი
მაგრამ ასევე არის უამრავი რამ, რისი გაკეთებაც LLM-ებს არ შეუძლიათ, მაგრამ AI-ის სხვა მოდელებს შეუძლიათ. რამდენიმე მაგალითი:
- სურათების ინტერპრეტაცია
- სურათების გენერირება
- ფაილების გადაყვანა სხვადასხვა ფორმატებში
- Ძებნა ინტერნეტში
- მათემატიკური და სხვა ლოგიკური მოქმედებების შესრულება
უამრავი ჩატბოტი, რომლებიც LLM მოდელს იყენებს, ასევე აკეთებს ზემოთ ჩამოთვლილ ყველა ქმედებსა, მაგრამ ისინი დამატებით სხვა AI სერვისებს იყენებენ.
და ბოლოს, რომელი დიდი ენნობრივი მოდელები არსებობს და სად გვხვდება თითოეული მათგანი?
ყველაზე გავრცელებული ენობრივი მოდელი რათქმაუნდა არის GPT, ამჟამად ხელმისაწვდომია ორი ძირითადი მოდელი: GPT-3.5-turbo და GPT-4. GPT არის ზოგადი დანიშნულების LLM და API-ის დახამრებით მისი გამოყენება ბევრ პროგრამაში გვხვდება მათ შორის – Microsoft-ის სერვისები, Duolingo, Stripe, Descript, Dropbox მაგრამ მისი შესაძლებლობების ყველაზე პოპულარული დემო ვერსია არის ChatGPT.
Google Gemini არის AI მოდელების ოჯახი Google-ისგან. სამი მოდელი – Gemini Nano, Gemini Pro და Gemini Ultra – შექმნილია სხვადასხვა მოწყობილობებზე მუშაობისთვის, სმარტფონებიდან დაწყებული სერვერებით დამთავრებული. მიუხედავად იმისა, რომ შეუძლია LLM-ის მსგავსად ტექსტის გენერირება, Gemini-ის მოდელებს ასევე შეუძლიათ აწარმოონ სურათები, აუდიო, ვიდეო, კოდი და სხვა სახის ინფორმაცია.
Gemini Pro ხელმისაწვდომია Google-ის ჩეთბოტზე, Bard-ზე და დეველოპერებისთვის Google AI Studio-ს ან Vertex AI-ის მეშვეობით.
PaLM 2 არის LLM Google-ისგან. ის შექმნილია ბუნებრივი ენის ამოცანებისთვის და ხელმისაწვდომია Google Bard-ში, ასევე Google-ის სხვა აპებში, როგორიცაა Docs და Gmail.
Llama 2 არის ღია კოდის LLM-ების ოჯახი Meta-დან, Facebook-ისა და Instagram-ის მშობელი კომპანიისგან. ეს არის ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული და მძლავრი ღია კოდის LLM და თქვენ შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ წყაროს კოდი თავად Github-დან. იმის გამო, რომ ის უფასოა კვლევისა და კომერციული გამოყენებისთვის, ბევრი სხვა LLM იყენებს Llama 2-ს, როგორც ბაზას.
Claude 2, სავარაუდოდ, GPT-ის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი კონკურენტია. შედეგად, კომპანიები, როგორიცაა Slack, Notion და Zoom, ყველანი პარტნიორობენ Anthropic-თან.
Claude 2 ხელმისაწვდომია მხოლოდ API-ს სახით, თუმცა მისი შემდგომი სწავლება შესაძლებელია თქვენს მონაცემებზე.
Stability AI არის Stable Diffusion-ის წარმომადგენელი, ერთ-ერთი საუკეთესო AI გამოსახულების გენერაციისთვის. მათ ასევე გამოუშვეს რამდენიმე ღია კოდის LLM, რომელიც დაფუძნებულია Llama-ზე, მათ შორის Stable Beluga და StableLM.
რას უნდა ველოდოთ მომავალში?
ჩვენ უამრავ LLM-ს ვიხილავთ უახლოეს მომავალში. Amazon-ს, IBM-ს, Intel-სა და NVIDIA-ს ენობრივი მოდელები ჯერ კიდევ დამუშავების პროცესშია. ზემოთ ჩამოთვლილ კომპანიებს ჯერ არ გაუკეთებიათ ისეთი ხმაურიანი განცხადებები, როგორც OpenAI ან მეტამ, თუმცა ნამდვილად უნდა ველოდოთ მათგან საინტერესო პროდუქტებს.
ასევე აღსანიშნავია, რომ ხელოვნური ინტელექტი ჩვენს მობილურს მოწყობილობებზეც უფრო და უფრო ხელმისაწვდომი გახდება, ამას მოწმობს გალაქსი S24 (იხილეთ ჩვენ სტატია – ხელოვნური ინტელექტი ჩვენს მობილურებში)
ასევე არ უნდა დავივიწყოთ Google Gemini და დიდი მულტიმოდალური მოდელები. ისინი ტექსტთან ერთად, ასევე ისეთ მულტიმეტიურ შიგთავსს დააგენერირებენ, როგორიცაა სურათები, აუდიო და ა.შ.
და ბოლოს სამი წლის წინ, ნამდვილად არ გვეგონა, რომ ასე მარტივად ხელმისაწვდომი იქნებოდა ისეთი AI, როგორიცაა ChatGPT და თანაც უფასოდ, ასე რომ დაველოდოთ რა იქნება უახლოეს მომამავლში.
